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起因-OpenCV4.0发布
OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。 OpenCV4 毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。
学习路线图
从OpenCV4发布测试版本开始，作者就一直关注！根据自己近 十年 图像处理OpenCV开发相关工作经验，花了 七个月 的时间，针对 OpenCV4 、精心选择OpenCV中常用模块与知识点，构建了一套系统化的课程，这套课程对每个课时的代码演示都是基于 C++与 Python 两种语言 ，充分考虑了初学者对各种语言的上手问题，由浅入深、层次递进的讲述OpenCV各个模块关键知识点与相关API函数， 零基础 开始学习OpenCV中最常用的 八个模块内容
01
图像与视频I/O模块
02
HGUI模块(窗口与图形绘制与显示)
03
图像处理基础知识
04
图像卷积操作相关
04
二值图像分析与处理
06
视频分析与对象跟踪
07
特征提取与对象检测
08
深度神经网络DNN模块
同时在各个关键节点通过 案例教学 与 代码分析 ，帮助厘清相关知识点的运用，达到学以致用，培养编程能力，提升个人竞争力！
知识点与课程提纲
1.IO模块
2.图像读写
3.视频读写
4.Mat与Numpy操作
5.像素遍历与访问
6.图像算术与几何操作
7.图像查找表LUT
8.伪彩色与颜色表
9.图像通道合并与分离
10.色彩空间转换
11.像素统计
12.像素归一化
13.图像几何操作(翻转、旋转、放缩)
14.图形绘制(线、矩形、圆、椭圆)
15.图像规则ROI与不规则ROI
16.图像直方图(均衡化、相似性、反向投影)
17.卷积基本原理
18.图像卷积(高斯、中值、均值)
19.图像噪声与去噪
20.边缘保留滤波(高斯双边、非局部均值、均值迁移)
21.自定义滤波器与快速滤波
22.图像梯度(sobel,scharr,robot,prewitt)
23.拉普拉斯与USM
24.Canny边缘检测
25.图像金字塔(高斯与拉普拉斯)
26.金字塔重建
27.模板匹配
28.图像二值化(全局阈值与自适应)
29.图像连通组件分析（中心位置、外接矩形）
30.图像轮廓发现（树形层次、编码方式、最小外接矩形、面积与周长）
31.轮廓逼近与编码
32.图像距(几何矩、中心矩、hu矩)
33.轮廓拟合(直线/圆与椭圆)
34.手势凸包检测
35.霍夫变换(直线与圆)
36.形态学基础(腐蚀、膨胀、开闭操作)
37.形态学操作(梯度、击中击不中、顶帽与黑帽)
38.二值图像分析案例(工业刀片缺陷检测)
39.图像去水印与修复
40.透视变换与几何变换
41.视频分析-基于颜色的对象跟踪
42.视频分析-移动对象前景与背景分析
43.视频分析-背景消除与前景ROI提取
44.视频分析-对象角点检测
45.视频分析-KLT光流分析
46.视频分析-帧差与三帧差法
47.视频分析-FB稠密光流分析
48.视频分析-均值迁移的移动对象跟踪
49.视频分析-连续自适应的对象跟踪与轨迹绘制
50.特征提取-LBP与HAAR特征
51.特征提取-ORB Fast特征
52.特征提取-BRIEF特征
53.特征提取-特征描述子与匹配
54.特征提取-SIFT特征
55.特征提取-HOG特征与行人检测
56.特征提取-AKAZE特征
57.特征提取-Brisk特征
58.特征提取-GFTTDetector特征
59.特征分析-BLOB特征分析
60.案例-基于HOG+SVM的自定义对象检测
61.机器学习-KMeans数据分析
62.机器学习-KMeans图像分割
63.机器学习-KMeans主色彩提取
64.案例-基于KMeans的背景替换
65.机器学习-KNN算法与手写数字识别
66.机器学习-决策树算法与手写数字识别
67.机器学习-SVM算法与手写数字识别
68.图像分割-均值迁移分割
69.图像分割-Grabcut分割
70.案例-基于Grabcut交互式分割的图像背景虚化
71.对象检测-人脸检测
72.对象检测-二维码检测
73.深度神经网络-获取网络各层信息
74.深度神经网络-使用图像分类模型实现图像分类
75.深度神经网络-DNN模块计算后台设置
76.深度神经网络-使用SSD对象检测模型实现对象检测
77.深度神经网络-基于SSD的实时对象检测
78.深度神经网络-基于残差网络的人脸检测
79.深度神经网络-视频实时人脸检测
80.深度神经网络-如何调用导出的tensorflow模型
81.深度神经网络-调用openpose姿态与手势评估模型
82.深度神经网络-YOLOv3对象检测网络运行
83.深度神经网络- YOLOv3-tiny版本对象检测网络运行
84.深度神经网络- 单张与多张图像推断
85.深度神经网络- 图像颜色化模型使用
86.深度神经网络- ENet图像分割
87.深度神经网络- 图像快速风格化
88.深度神经网络- 解析模型网络输出的各种结果
89.案例-基于预训练模型的人脸检测与性别年龄预测
90.案例-基于二值图像分析的数字识别
为了更好的帮助初学者搭建好OpenCV开发环境，良心录制了一系列免费OpenCV环境搭建视频，详细信息见这里：
B站OpenCV环境搭建视频
OpenCV4.0+python https://www.bilibili.com/video/av41974149 OpenCV4.0+C++ https://www.bilibili.com/video/av36486959
划重点
1
140课时系统化OpenCV教程
1
C++与Python双语教学
3
案例工程代码实践
4
负责答疑解惑
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部分课程代码运行截图
色彩空间转换
ROI操作
不规则ROI提取：
椒盐与高斯噪声
图像边缘保留滤波
图像梯度与边缘
图像锐化增强
模板匹配
二值图像分析
视频分析与跟踪
自定义对象检测
背景替换与虚化
特征提取与对象检测
DNN模块
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以上所述就是小编给大家介绍的《OpenCV4系统化学习路线图与教程》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
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算法与数据结构（第二版）
傅清祥、王晓东 / 电子工业出版社 / 2001-8-1 / 34.00
本书是《计算机学科教学计划1993》的配套教材之一。它覆盖了《计算机学科教学计划1993》中开列的关于算法与数据结构主科目的所有知识单元。其主要内容有：算法与数据结构的概念、抽象数据类型（ADT）、基于序列的ADT（如表，栈，队列和串等）。反映层次关系的ADT（如树，堆和各种平衡树等）、关于集合的ADT（如字典，优先队列和共查集等）、算法设计的策略与技巧、排序与选择算法、图的算法、问题的计算复杂性一起来看看 《算法与数据结构（第二版）》 这本书的介绍吧!
